《自然-光子学》

研究揭示非线性光学量子过程

韩国科学技术院的Young-Sik Ra团队完整表征了多模二阶非线性光学量子过程。相关研究成果近日发表于《自然-光子学》。

多模光学过程的完整表征为理解复杂光学现象铺平了道路，促进了新型光学技术的发展。尽管非线性光学过程对光子技术很重要，但到目前为止，表征主要集中在线性光学过程。

研究团队报告了多模二阶非线性光学量子过程的完整实验表征。高效表征方法在16模量子过程中得到了证明，既捕获了非幺正量子演化的全部信息，又满足了所需的物理条件。这种完整表征可以识别本征正交及其相关的放大和噪声特性。此外，研究团队通过表征各种非线性光学量子过程，证明了该方法的广泛适用性。

这种方法为表征非线性光学过程提供了一种通用而有效的技术，有利于发展可扩展的光子技术。

相关论文信息：

https://doi.org/10.1038/s41566-025-01787-x

《自然-神经科学》

雌激素可调节奖励预测误差

美国纽约大学的Christine M. Constantinople团队提出雌激素可调节奖励预测误差、强化学习。相关研究论文近日发表于《自然-神经科学》。

性腺激素作用于整个大脑并调节精神症状。然而，激素如何影响认知过程尚不清楚。外源性17β-雌二醇是最有效的雌激素，可调节伏隔核核心区的多巴胺，该区域负责编码奖励预测误差，即实际获得奖励和预期奖励之间的差异。

研究表明，随着17β-雌二醇内源性增加，多巴胺奖励预测误差和对先前奖励的行为敏感性均会增强，伏隔核核心区多巴胺再摄取蛋白减少。在不同奖励状态的任务中，小鼠调整了启动试验的速度，以平衡努力和预期奖励。伏隔核核心区多巴胺反映了影响大鼠启动时间的奖励预测误差。较高的17β-雌二醇水平预示着对奖励状态更敏感、奖励预测误差更高。蛋白质组学结果显示，17β-雌二醇升高后，多巴胺转运蛋白表达降低。此外，中脑雌激素受体的下调抑制了对奖励状态的敏感性。

研究结果显示，内源性17β-雌二醇可以预测多巴胺再摄取和奖励预测误差信号，并直接指示先前奖励对行为的影响。

相关论文信息：

https://doi.org/10.1038/s41593-025-02104-z

《自然-遗传学》

谱系限制干细胞对人类造血的稳定克隆贡献

瑞典卡罗林斯卡医学院的Sten Eirik W. Jacobsen团队研究了谱系限制干细胞对人类造血的稳定克隆贡献。相关研究成果近日发表于《自然-遗传学》。

人类造血干细胞（HSC）克隆的动态稳态谱系贡献需要随着时间的推移进行评估。然而，以往对HSC的克隆贡献的研究仅限于单个时间点，且未评估关键的红细胞和血小板谱系。

研究团队筛选了健康老年人的体细胞突变，确定了可追溯所有主要血细胞谱系的扩展HSC克隆。除了对所有谱系贡献均衡的HSC克隆外，研究组还鉴定了其他类型的克隆：一是具有所有髓系谱系但没有或很少有B和T细胞的克隆；二是具有所有髓系和B细胞但没有T细胞的克隆。研究未观察到其他可重复的谱系限制模式。

回顾性系统发育推断揭示了两种模式：一是“等级”模式，即后代亚克隆比其祖先克隆更偏向于谱系；二是“稳定”模式，即使相隔数十年，后代亚克隆与其祖先克隆表现出高度一致的谱系贡献。前瞻性谱系追踪证实，具有不同谱系补充模式的HSC克隆在多年间保持显著稳定性。

相关论文信息：

https://doi.org/10.1038/s41588-025-02405-w

高效基因检测荟萃分析工具问世

美国再生基因中心的Jonathan Marchini团队进行了基于大规模遗传研究汇总统计数据的基因检测高效计算荟萃分析。相关论文11月12日发表于《自然-遗传学》。

使用单变量汇总统计数据进行基因检测的荟萃分析，是遗传关联研究的有力策略。然而，目前的方法需要在每项研究和感兴趣的性状变体之间共享协方差矩阵。对于包含许多表型的大规模研究而言，这些矩阵的计算、存储和共享可能十分繁琐。

为了应对这一挑战，研究小组提出了REMETA—— 一种有效的基因检测荟萃分析工具。他们开发了病例-对照不平衡的二元性状新方法，并估计了负荷试验的等位基因频率、基因型计数和效应大小。研究人员通过对英国生物银行469376个样本的5个特征进行荟萃分析，证明了该方法的性能和优势。

开源的REMETA软件将促进来自不同研究的大规模外显子组测序研究的荟萃分析。

相关论文信息：

https://doi.org/10.1038/s41588-025-02390-0